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e企查 | 金融科技服务平台企业数据的无监督分类系统-2020年第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛A10赛题
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- 金融反欺诈预测系统,技术涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目提供了完整的Web系统,系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂,适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。☆59Updated 3 years ago
- 使用决策树进行客户流失预测分析☆11Updated 7 years ago
- 关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的研究——本科毕设。首先,本文基于爬取到的学生课程成绩设计以学生成绩为主题的数据仓库,为后续的成绩分析 提高可靠的数据支持。其次,利用关联规则算法挖掘分析课程间的关联性,并生 成用于构造决策树的新属性。最后,通过信息增益率的思想将生成的…☆54Updated 4 years ago
- 智能供应链分析,对顾客用rfm模型分类,用多种机器学习模型建模,进行欺诈订单预测,延迟发货预测,销售额预测,销售数量预测☆38Updated 5 years ago
- 2021年Datafoutain个贷违约预测比赛——试验记录☆16Updated 11 months ago
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- 基于国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据,使用数据分析和建模的方法,挖掘数据中所蕴含的信息,分析学生在校园内的学习生活行为☆49Updated 5 years ago
- Jobs-Recommendation-System使用Scrapy爬虫框架对招聘网站进行爬取,并使用ETL工具将数据存储到分布式文件系统;利用大数据,机器学习等技术对求职者和职位信息进行画像建模,并通过推荐算法对求职者做出职位的智能推荐。☆124Updated 5 years ago
- 这是我的毕业设计,要求的是带差分隐私的推荐系统,算法采用协同过滤☆41Updated 4 years ago
- 基于深度学习的新闻分类推荐系统(Spring Boot作为客户端,Keras作为服务端)☆49Updated 5 years ago
- 智慧物流算法大赛简介: 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集,对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码,分为四个主要的部分:1.数据预处理;2.特征工程;3.建模调参训练;4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆38Updated 6 years ago
- 数据挖掘可视化系统(Data Mining Visualization System)通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术,并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器,实现数据挖掘可视化。☆105Updated 4 years ago
- 本赛题旨在运用有效的金融科技和大数据系统,分析涉赌涉诈资金交易新方式,持续优化风险监测模型,通过赛题提供的涉赌涉诈黑名单、白名单及用于训练的相关交易流水数据集,构建涉赌涉诈账户算法识别模型,全面排查存量风险。A榜排名11/1594,B榜排名13/1594。☆47Updated 2 years ago
- 常见的数据预处理,包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化☆47Updated 2 years ago
- Z Lab数据实验室开源代码汇总☆209Updated last year
- 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统☆86Updated last year
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品(论文与代码)☆68Updated 2 months ago
- 大数据线性回归预测学生成绩☆36Updated 5 years ago
- 使用机器学习算法的电影推荐系统以及票房预测系统☆318Updated 4 years ago
- 基于Spark、Python Flask和MovieLens dataset的在线电影推荐系统☆28Updated 5 years ago
- 实习实训大作业:基于python的电商产品评论数据情感分析☆30Updated 3 years ago
- 山东大学SDU大数据BigData课程设计,基于hadoop实现的图书推荐系统。java web apriori☆31Updated 4 years ago
- 数据竞赛笔记fork☆81Updated 2 years ago
- Python网络爬虫与推荐算法新闻推荐平台:网络爬虫:通过Python实现新浪新闻的爬取,可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接(保留排版) 推荐算法:权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐☆119Updated 4 years ago
- 基于协同过滤的电影推荐系统 Django☆42Updated 5 years ago
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- 基于ARIMA时间序列的销量预测模型,实际预测准确率达90%以上,内含有测试记录和实际上线效果。☆109Updated 6 years ago
- 通过聚类分析交易流水检测异常交易☆20Updated 2 years ago
- 房价预测完整项目:1.爬取链家网数据 2.处理后,用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好,R^2值0.75左右☆244Updated 6 years ago
- 基于机器学习的信用风险评估模型,主要使用了Sklearn库,通过逻辑回归,向量机等模型,根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。☆19Updated 3 years ago